《深度学习》 《深度学习》由优选知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被认可为是深度学习未来的研究重点。《深度学习》适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及不具器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。 《动手学深度学习》 本书旨在向读者交付有关深度学习的交互式学习体验。书中不仅阐述深度学习的算法原理，还演示它们的实现和运行。与传统图书不同，本书的每一节都是一个可以下载并运行的 Jupyter记事本，它将

《群体智能与多Agent系统交叉结合——理论、方法与应用》是作者在人工智能领域中群体智能和多Agent系统研究方向上近几年研究成果的系统总结。在总结目前外该研究方向发展现状的基础上，《群体智能与多Agent系统交叉结合——理论、方法与应用》着重介绍作者在交叉结合群体智能、多Agent系统、多机器人协作等方面取得的研究成果，主要包括：多Agent粒子群优化算法，多Agent粒子群优化算法在电力系统优化中的应用，多Agent粒子群优化算法在控制系统中的应用，基于群体智能的多Agent系统协作模型，基于改进蚁群算法的移动Agent路径规划与避障，基于群体智能的仿真机器人足球比赛策略及应用。《群体智能与多Agent系统交叉结合——理论、方法与应用》算法理论与应用实践并重，不但为相关群体智能和多Agent系统的研究者提供研究方法以资借鉴，而且更重要的是为群

本书全面、系统地介绍了深度学习技术在人脸图像处理领域中的应用。书中不但有人脸图像处理算法的详细介绍，有实际案例带领读者上手练习。本书共11章，第1章介绍了人脸图像与特征基础；第2章介绍了深度学习的基础知识；第3章介绍了人脸数据集；第4章介绍了人脸检测技术；第5章介绍了人脸关键点检测；第6章介绍了人脸识别技术；第7章介绍了人脸属性识别；第8章介绍了人脸属性分割技术；第9章介绍了人脸美颜与美妆；0章介绍了人脸三维重建；1章介绍了人脸属性编辑。本书适合计算机视觉领域中人脸图像处理从业人员和爱好者阅读，也适深度学习算法爱好者阅读。

过往的科幻现已成真，在人工智能时代现在我们与计算机、手机和娱乐设备的互动正在经历性的变化，基于触摸、手势、语音和视觉的自然人机交互正在逐渐替代使用键盘、鼠标和游戏手柄等的交互。显示设备也从单纯的显示设备转变为提供更具吸引力和沉浸式体验的双向交互设备。本书将深入讲解基于触摸、手势、语音和视觉等自然人机交互领域的技术、应用和未来趋势。

WebRTC 是一个支持网络浏览器进行实时语音对话或视频对话的软件架构。本书使用形象的案例介绍，逐步深入地阐述了 WebRTC 的幕后工作原理。通过阅读本书，读者可以快速、有效地掌握创建一个 WebRTC 应用所必需的知识，包括获取用户设备信息、创建 WebRTC 应用的客户端和服务器、连接用户并发送数据、文件共享、数据信息安全和性能优化。本书适合有 HTML 和 JavaScript 经验，希望了解 WebRTC ，并想学习实时通信工作原理的开发者参考阅读。

《仿生四足机器人技术》内容简介：仿生四足机器人是仿生基础理论、机械设计方法、步态规划策略、柔性制造模式、器件集成理念、智能控制机制、信息交互方式等现代高新技术有机融合的产物。《仿生四足机器人技术》主创人员经过数年的研究和深入探索，并通过几代仿生四足机器人研制历程的经验积累和技术沉淀，在仿生四足机器人的理论研究、技术探索、工程实现等方面取得了一系列创新与突破，所涉及的技术均为当今业界的前沿与核心技术。《仿生四足机器人技术》汇集了仿生四足机器人技术领域的研究成果，具有先进性、代表性、借鉴性、实用性。无论是在理论学习，还是在技术参考，或是在成果借鉴等方面，都可为广大读者提供帮助。

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本书介绍了如何设计和构建拥有良好对话体验的机器人，来提供新型的消费者服务或者提高企业效率，让人们的工作更高效。本书适合设计师、产品经理和创业者阅读。作者既总结了取得成功的机器人产品的经验，也剖析了那些失败者的教训。书中还介绍了实用的机器人设计模式。你将学会如何使用有效的引导流程、勾勒不同的工作流、为机器人设定合适的性格，以及呈现信息时如何在富控件与文本之间保持精妙的平衡。

本书系统地介绍了机械手为主的优选控制器的设计和分析方法，是作者多年从事机器人控制系统教学和科研工作的结晶，同时融入了靠前外同行近年来所取得的近期新成果。本书是在原有《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真》基础上撰写而成的。全书分为上下两册，作为下册，本册以电机、机械手、倒立摆、移动机器人和四旋翼飞行器为对象，共分13章，包括控制系统输出受限控制、控制输入受限控制、基于轨迹规划的机械手控制、机械手模糊自适应反演控制、机械手迭代学习控制、柔性机械手反演及动态面控制、柔性机械臂分布式参数边界控制、移动机器人的轨迹跟踪控制、移动机器人双环轨迹跟踪控制、四旋翼飞行器轨迹控制、基于LMI的控制系统设计、基于线性矩阵不等式的倒立摆T-S模糊控制和执行器容错控制。每种控制方法都给出了算法推导、实例分析和相

内容简介

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本书系统地论述了神经网络控制、模糊逻辑控制和模型预测控制的基本概念、工作原理、控制算法，以及利用MATLAB语言、MATLAB工具箱函数和Simulink对其实现的方法。书中取材实用，讲解深入浅出，各章均有相应的例题，并提供了大量用MATLAB/Simulink实现的仿真实例，便于读者掌握和巩固所学知识。